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不同以往的是当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多HC 在变少岗位要求还更高了。
最近我们又陆续整理了很多大厂的面试题帮助一些球友解惑答疑分享技术面试中的那些弯弯绕绕。
《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布
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技术交流 在人工智能领域垂直领域的挑战不断催生新的技术解决方案。RAG是一种结合检索和生成的深度学习模型它通过检索大量相关文档然后基于这些文档生成回答从而提高回答的准确性和相关性。 然而直接使用大型预训练模型来应对这些挑战并非没有问题。 模型通常依赖于海量的通用知识库和语料这些资源的质量参差不齐且可能存在安全风险。 在知识问答场景中大模型可能会遇到幻觉问题即生成看似合理但实际错误的答案。 模型的知识受限难以完全覆盖特定领域的专业知识同时其生成过程的不可解释性也引发了合规问题。
为了解决这些问题许多企业开始转向利用自身的知识库。企业内部的文档、业务数据和经营数据是宝贵的资源它们提供了更准确、更安全的知识来源。通过将这些内部数据与RAG模型相结合企业可以生成更符合自身需求和标准的高质量回答。
RAG 技术方案
Retrieval-Augmented GenerationRAG是一种先进的人工智能技术它通过将检索结果与大型语言模型LLM结合引导模型生成更加精准和可靠的答案。RAG的核心在于其能够实时更新知识库而无需对模型进行重新训练这大大提升了知识获取的时效性和灵活性。 RAG的三大优势 实时更新知识库RAG能够动态地从最新的数据源中获取信息确保知识库的持续更新而无需进行耗时的模型重训练。 可追溯的答案来源与传统的黑盒模型不同RAG生成的答案可以追溯到其知识库中的原始来源提高了答案的可解释性和可追踪性。 减少幻觉问题由于RAG生成的答案基于结构化和验证过的知识库因此相较于完全依赖模型内部知识的情况它更不容易产生幻觉问题。
RAG关键点解析 高准确度场景
在某些关键场景中如医疗咨询或法律服务对答案的准确度要求极高几乎需要达到“100%准确”。为此RAG技术需要做到 准确解析不同格式文档无论是PDF、Word还是其他格式RAG都应能够准确解析文档内容。 准确召回问题相关结果RAG应能迅速从知识库中检索并召回与问题紧密相关的信息。 低幻觉率的大模型总结生成的答案应基于可靠的数据源减少错误信息的产生。
实时答案生成
在快节奏的查询环境中用户期望在1到3秒内获得答案。这要求RAG技术具备 高性能召回问题相关结果快速从大量数据中检索出最相关的信息。 高性能大模型推理生成模型需要在极短的时间内完成对信息的推理和生成过程。
训练与推理成本
RAG技术的一个主要成本是GPU资源的消耗特别是在训练和推理阶段。为了降低成本需要 低成本训练方法探索更经济的训练策略以减少对GPU资源的依赖。 大模型推理加速优化模型结构和算法提高推理速度降低成本。
隐私与安全性
在处理用户数据时RAG技术必须严格遵守隐私和安全性的要求 过滤敏感话题确保模型在生成内容时能够识别并过滤掉敏感话题。 遵守相关法律法规在不同地区运营时需遵循当地的数据保护法规。 可控的大模型生成通过设置合理的约束条件控制模型生成的内容避免违规风险。
RAG效果优化
数据解析和提取 表格信息提取能够识别和解析文档中的表格数据将其转换为结构化信息便于模型理解和利用。 图表理解对图表中的图形、趋势和数据点进行分析提取关键信息帮助模型理解图表所传达的内容。 文档结构分析识别文档中的结构元素如标题、段落、列表等为文本切片和信息检索提供基础。 文本切片
文本切片是将文档分割成更小的、易于处理和检索的部分。以下是几种不同的切片方法 层次切片根据文档的层次结构进行切片例如将一级标题和其下的段落作为一个切片单元。 多粒度切片结合不同粒度的信息如将一级标题、二级标题和相关段落组合在一起以提供更丰富的上下文。 细切片进一步细化切片可能包括单个句子或短语以捕获更具体的信息。 多语言向量化模型方法 Query理解 NL2SQL 混合检索 Rerank 大模型微调和评测 RAG性能优化- VectorStore CPU图算法
在RAG中VectorStore扮演着关键角色它用于存储和检索向量化的数据。HNSW是一种用于高效近似最近邻搜索的图算法。它构建了一个分层的图结构每一层都具有不同的搜索精度和效率。 RAG性能优化- 大模型推理加速 RAG成本优化-方法选择 RAG成本优化-客户专属模型 RAG典型场景 多模态RAG
